Adquisición y Procesamiento de Señales Biomédicas en Tecnologías de Borde

Ingeniería Biomédica

APSB

Taller: Construcción, Análisis Exploratorio y Modelado de Datos Biomédicos

Objetivos

1. Construir un conjunto de datos a partir de señales e imágenes biomédicas.
2. Aplicar técnicas de preprocesamiento y limpieza de datos.
3. Realizar un análisis exploratorio de datos (EDA).
4. Extraer relaciones matemáticas mediante modelos de regresión y regresión logística.
5. Comparar el desempeño de múltiples modelos y seleccionar el más adecuado.

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Parte 1: Construcción del Conjunto de Datos

1.1. Selección de la Fuente de Datos

Cada estudiante debe elegir un conjunto de datos biomédicos, que puede provenir de:

• Señales fisiológicas: ECG, EEG, PPG, EMG.
• Imágenes médicas: Radiografías, resonancias, tomografías, postura, etc.
• Bases de datos públicas: PhysioNet, Kaggle, NIH, entre otras.

1.2. Adquisición y Preprocesamiento

Dependiendo del tipo de datos, se deben aplicar las siguientes técnicas:

Para Señales:

• Carga de archivos (.csv, .edf, .mat).
• Filtrado de ruido y artefactos con técnicas adecuadas.

Para Imágenes:

• Carga de imágenes (.png, .jpg, .dicom).
• Conversión a escala de grises, realce de contraste o segmentación si es necesario.

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Parte 2: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

2.1. Exploración y Descripción de Datos

Los estudiantes deben:

• Analizar la estructura del conjunto de datos.
• Identificar posibles valores atípicos o datos faltantes.

2.2. Visualización de Datos

• Gráficos de señales en el dominio del tiempo y la frecuencia.
• Histogramas de intensidades en imágenes médicas.

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Parte 3: Extracción de Relaciones Matemáticas con Modelos Predictivos

3.1. Selección de Variables

Cada estudiante debe seleccionar una o más variables independientes y una variable dependiente con la que se intentará encontrar una relación matemática.

Ejemplos de relaciones a explorar:

• Señales: ¿Cómo se relaciona la variabilidad del ECG con la edad?
• Imágenes: ¿Existe una correlación entre el área de una lesión y la presencia de patología?

3.2. Entrenamiento de Modelos de Regresión

Se entrenarán y compararán distintos modelos:

Regresión Lineal

Para analizar relaciones entre variables numéricas.

1. Separar el conjunto de datos en entrenamiento y prueba.
2. Ajustar un modelo de regresión lineal.
3. Evaluar el desempeño con métricas como el error cuadrático medio (MSE).
4. Generar una gráfica que muestre la relación encontrada.

Regresión Logística

Para predecir una variable categórica, como la presencia o ausencia de una condición médica.

1. Seleccionar variables predictoras y la variable objetivo.
2. Dividir los datos en conjunto de entrenamiento y prueba.
3. Entrenar un modelo de regresión logística.
4. Evaluar el desempeño utilizando la precisión y la matriz de confusión.

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Parte 4: Comparación y Selección del Mejor Modelo

Cada estudiante debe probar múltiples modelos y justificar su elección con base en:

• Regresión lineal vs. Regresión polinómica (para variables continuas).
• Regresión logística vs. Árboles de decisión (para clasificación binaria).

Criterios de evaluación:

• Error cuadrático medio (MSE) para regresión.
• Precisión y matriz de confusión para clasificación.

Se espera que cada estudiante explique:

• ¿Cuál fue el modelo más adecuado?
• ¿Por qué eligieron ese modelo y no otro?
• ¿Cómo pueden mejorarlo?

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Parte 5: Interpretación y Discusión

Los estudiantes deben responder:

1. ¿Qué relación matemática encontraron en los datos?
2. ¿Cuál fue el modelo más adecuado y por qué?
3. ¿Cómo podrían mejorar la predicción o ajustar mejor el modelo?

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Evaluación

• Entrega: Un informe en Jupyter Notebook con código, visualizaciones y análisis.
• Criterios: Correcta implementación de modelos, análisis de resultados y justificación del mejor modelo.

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Rúbrica de Evaluación

La calificación total será de 100 puntos, distribuidos de la siguiente manera:

Criterio	Excelente (20 pts)	Aceptable (10 pts)	Deficiente (5 pts)	Puntos
Selección y Construcción del Dataset	Se elige un conjunto de datos relevante y se preprocesa adecuadamente.	Se elige un conjunto de datos adecuado pero con preprocesamiento incompleto.	El conjunto de datos no es adecuado o carece de preprocesamiento.
Exploración y Visualización	Se realizan estadísticas descriptivas y gráficos claros y relevantes.	Se presentan estadísticas básicas y gráficos, pero con poca interpretación.	No se incluyen estadísticas ni gráficos relevantes.
Entrenamiento de Modelos	Se implementan correctamente al menos dos modelos y se comparan sus resultados.	Se implementa un modelo correctamente pero sin comparación.	La implementación de los modelos es incompleta o incorrecta.
Evaluación y Selección del Mejor Modelo	Se justifican las métricas y se elige el mejor modelo con base en evidencia.	Se elige un modelo, pero sin un análisis detallado de métricas.	No hay justificación clara para la elección del modelo.
Interpretación y Conclusiones	Se explican claramente los hallazgos y posibles aplicaciones clínicas.	Se presentan hallazgos, pero sin mucha profundidad.	No se presentan hallazgos o la explicación es insuficiente.
Calidad del Código y Presentación	El código es claro, bien documentado y correctamente estructurado.	El código tiene errores menores o falta de documentación.	El código es desordenado, con errores o sin documentación.

Escala de Evaluación

• 90 - 100 puntos: Sobresaliente.
• 75 - 89 puntos: Bueno.
• 50 - 74 puntos: Necesita mejora.
• 0 - 49 puntos: Deficiente.

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Notas adicionales: Se recomienda el uso de bibliotecas como pandas, numpy, matplotlib, statsmodels y seaborn para análisis y visualización.

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